基于SVM模型的妫水河叶绿素a浓度的遥感反演

• 作者: 刘朝相 宫兆宁 崔天翔 张翼然 林川 赵文吉
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 支持向量机模型(SVMM) 一元线性模型 叶绿素a浓度 妫水河 HJ-1A多光谱数据
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 模型与反演
• 页码范围: 419-427
• 分类号: X832|TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2014.3.0419

摘要

以北京市妫水河为研究区,基于2011年9月25日和2012年9月30日的两期叶绿素a浓度实测数据和准同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据,分别构建一元线性和多元支持向量机模型(SVMM),通过决定系数R2和平均相对误差对模型的精度进行检验,用模型进行水体叶绿素a浓度的反演,并分析其时空分布特征.研究表明:在样本数较少的情况下,SVM具有很强的非线性映射能力,能够取得较好的预测结果,更适用于反演叶绿素a浓度.时间分布上,研究区叶绿素a浓度呈增加趋势,均值上升了6.86 ug/L;空间分布上,深水区叶绿素a浓度值低于浅水区,上游高于下游.国产HJ-1A CCD2多光谱数据以其4d的时间分辨率,在水质动态变化监测方面具有优势.